결합하여 활용하기
지금까지 데이터 조작의 네 가지 핵심 유형인 행 정렬, 열 부분 추출, 행 부분 추출, 새로운 열 추가를 살펴보았습니다. 실제 데이터 분석에서는 이 네 가지 조작을 자유롭게 조합하여 다양한 질문에 답합니다.
이번 연습 문제에서는 '인구 만 명당 노숙자 수가 가장 많은 주(state)는 어디일까요?'라는 질문에 답해보겠습니다. 새롭게 익힌 pandas 기술을 조합해 정답을 찾아보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas를 이용한 데이터 다루기
연습 안내
homelessness에indiv_per_10k열을 추가하세요. 이 열에는 각 주의 인구 만 명당 노숙자 수를 저장하며, 주 인구는state_pop을 사용합니다.indiv_per_10k가20보다 높은 행을 부분 추출하여high_homelessness에 할당하세요.high_homelessness를indiv_per_10k기준으로 내림차순 정렬하여high_homelessness_srt에 할당하세요.high_homelessness_srt에서state와indiv_per_10k열만 선택하여result로 저장하세요.result를 확인해보세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create indiv_per_10k col as homeless individuals per 10k state pop
homelessness["indiv_per_10k"] = 10000 * ____ / ____
# Subset rows for indiv_per_10k greater than 20
high_homelessness = ____
# Sort high_homelessness by descending indiv_per_10k
high_homelessness_srt = ____
# From high_homelessness_srt, select the state and indiv_per_10k cols
result = ____
# See the result
print(result)